Elasticsearch基础入门，详情可见官方文档
索引文档：
对于员工目录，我们将做如下操作：
- 每个员工索引一个文档，文档包含该员工的所有信息。
- 每个文档都将是
employee类型 。 - 该类型位于 索引
megacorp内。 - 该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。
实践中这非常简单（尽管看起来有很多步骤），我们可以通过一条命令完成所有这些动作：
PUT /megacorp/employee/
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
megacorp索引名称employee类型名称1特定雇员的ID
检索文档：
这在 Elasticsearch 中很简单。简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档：
GET /megacorp/employee/
返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：
{
"_index" : "megacorp",
"_type" : "employee",
"_id" : "",
"_version" : ,
"found" : true,
"_source" : {
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : ,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
}
轻量搜索：
GET /megacorp/employee/_search
可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee`，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 `_search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
{
"took": ,
"timed_out": false,
"_shards": { ... },
"hits": {
"total": ,
"max_score": ,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "",
"_score": ,
"_source": {
"first_name": "Douglas",
"last_name": "Fir",
"age": ,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "",
"_score": ,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "",
"_score": ,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}
接下来，尝试下搜索姓氏为 ``Smith`` 的雇员。为此，我们将使用一个 高亮 搜索，很容易通过命令行完成。这个方法一般涉及到一个 查询字符串 （_query-string_） 搜索，因为我们通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty"
{
...
"hits": {
"total": ,
"max_score": 0.30685282,
"hits": [
{
...
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}
现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的员工，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : }
}
}
}
}
}
全文搜索：
截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
显然我们依旧使用之前的 match 查询在about 属性上搜索 “rock climbing” 。得到两个匹配的文档：
{
...
"hits": {
"total": ,
"max_score": 0.16273327,
"hits": [
{
...
"_score": 0.16273327,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
},
{
...
"_score": 0.016878016,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
}
]
}
}
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。
短语搜索：
找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。
为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}
毫无悬念，返回结果仅有 John Smith 的文档。
高亮搜索：
许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。
再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}
{
...
"hits": {
"total": ,
"max_score": 0.23013961,
"hits": [
{
...
"_score": 0.23013961,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
},
"highlight": {
"about": [
"I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"
]
}
}
]
}
}
参考文档：
Elasticsearch官方教程：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/getting-started.html
SpringData与Elasticsearch结合教程：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/3.1.10.RELEASE/reference/html/#elasticsearch.repositories
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